数据分析思维

一、三种核心思维

1.结构化

2.公式化

3.业务化

用结构化思考+公式化拆解,获得的最终分析论点。很多时候，是现象。数据是某个结果的体现,但不代表原因。

二、数据分析思维技巧

1.象限法

2.多维法

用户统计维度:性别、年龄...
用户行为维度:注册用户、用户偏好、用户兴趣、用户流失...
消费维度:消费金额、消费频率、消费水平...
商品维度:商品品类、商品品牌、商品属性...

辛普森悖论

如：表面上女生的录取率明显高于男生，实际上男生的录取率高于女生。

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解决方法：

3.假设法

很多时候数据分析是没有数据可明确参考的 :比如新进入学册个市场,公司开拓某样产品。老板让你预测一年后的销量，或者产品的数据基础非常糟糕，你拿不到数据。

你是自营电商的数据分析师,现在想商品提价后，收入会不会有变化? ,你会怎么做?

●假设商品提价后 ,销量一定会下跌,问题是销量下跌多少?
●首先假设流量不会有变化,流量和渠道营销正相关,商品价格影响转化率,那么现在确定转化率的波动。
●找出平时的转化率 (譬如为20% ) , 预估提价后的转化率变化。假设各类型用户对价格敏感度不同,那么将用户划分忠诚XX、普通XX、羊毛X...
●不同用户层次数量不同,反应不同。忠诚用户转化率变化极低,羊毛几乎不会转化.. .这些数据可以凭借经验做出假设。最后汇总。